2. Cálculo de probabilidades y principales
distribuciones de probabilidad |
Experimento aleatorio. Regla de la adición. Probabilidad condicionada. Principales teoremas de probabilidad. Independencia de sucesos. Modelo valor predictivo de un test diagnóstico.
Variables discretas y continuas. Media y varianza. Modelos discretos: binomial, multinomial, hipergeométrica y poisson. Modelos continuos: normal, log-normal, exponencial, chi-cuadrado, t-Student y F-Snedecor. |
3. Introducción al contraste de hipótesis. Tablas
de frecuencias: medias y contrastes. |
Definición de contraste. Error tipo I y tipo II, nivel de significación, valor p, potencia y tamaño muestral. Tipos de contrastes. Test de normalidad.
Tablas de frecuencias. Medias de asociación para variables nominales, ordinales y cuantitativas. Medias de predicción y concordancia. Test chicuadrado de bondad de ajuste, independencia y homogeneidad. |
| 4. Regresión y ajustes |
El modelo lineal simple. Gráfico de dispersión. Recta de ajuste. Coeficiente de correlación y bondad de ajuste. ANOVA de la regresión y análisis de
residuos.
Regresión no lineal: modelos logarítmico, potencial y exponencial. Introducción a la regresión lineal múltiple. |
